大维动态因子分析模型的定阶问题

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11571067
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    50.0万
  • 负责人：
    白志东
  • 依托单位：
    东北师范大学
  • 学科分类：
    A0402.统计推断与统计计算
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

This project is to investigate the order determination problem of large dimensional dynamic factor model. Dynamic factor model plays an important role in multivariate statistical analysis and has board applications in many fields, especially in economics and finance. The order determination problem of a dynamic factor model has been well studied when the dimension is finite, as in this case it can be reduced to a model selection problem to which the well-known AIC or BIC can be applied. However, when the dimension goes proportionally with the sample size to infinity, the problem is still open and needs to be solved urgently, as in this case the classical AIC and BIC do not work. Therefore, it is crucial to determine the order of dynamic factor model under large dimensional framework.
此研究项目拟探讨大维动态因子分析模型的定阶问题。动态因子分析模型是多元统计分析中一个十分重要的统计模型，它有着十分广泛的应用，特别是在经济和金融领域。目前动态因子分析模型的定阶问题在固定维数下已经得到了很好的研究。众所周知，当维数固定时，我们可以应用著名的AIC或BIC等模型选择方法来确定它们。但是当维数随样本量增加时，这仍然是一个没有解决而且是一个亟待解决的问题, 因为当维数随样本量同阶趋于无穷时，经典的AIC或BIC都会失去效用。所以通过样本决定大维动态因子分析模型的阶在这个模型的统计分析中也就起着十分关键的作用。

结项摘要

此研究项目拟探讨大维动态因子分析模型的定阶问题。动态因子分析模型是多元统计分析中一个十分重要地统计模型，它有着十分广泛的应用，特别是在经济和金融领域。目前动态因子分析模型的定阶问题在固定维数下已经得到了很好的研究。众所周知，当维数固定时，我们可以应用著名的AIC或BIC等模型选择方法来确定它们。但是当维数随样本量增加时，这仍然是一个没有解决而且是一个亟待解决的问题; 因为当维数随样本量同阶趋于无穷时，经典的AIC或BIC都会失去效用。所以通过样本决定大维动态因子分析模型的阶在这个模型的统计分析中也就起着十分关键的作用。

项目成果

期刊论文数量（15）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
On testing the equality of high dimensional mean vectors with unequal covariance matrices
用不等协方差矩阵检验高维均值向量的相等性
  • DOI：
    10.1007/s10463-015-0543-8
  • 发表时间：
    2014-06
  • 期刊：
    Annals of the Institute of Statistical Mathematics
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Hu, Jiang;Bai, Zhidong;Wang, Chen;Wang, Wei
  • 通讯作者：
    Wang, Wei
Central limit theorem for linear spectral statistics of large dimensional separable sample covariance matrices
大维可分离样本协方差矩阵线性谱统计的中心极限定理
  • DOI：
    10.3150/18-bej1038
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Bernoulli
  • 影响因子：
    1.5
  • 作者：
    Bai Zhidong;Li Huiqin;Pan Guangming
  • 通讯作者：
    Pan Guangming
On LR simultaneous test of high-dimensional mean vector and covariance matrix under non-normality
非正态性下高维均值向量与协方差矩阵的LR同时检验
  • DOI：
    10.1016/j.spl.2018.10.008
  • 发表时间：
    2019-02
  • 期刊：
    Statistics & Probability Letters
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    Niu Zhenzhen;Hu Jiang;Bai Zhidong;Gao Wei
  • 通讯作者：
    Gao Wei
A Remark for the Admissibility of Rao’s U-test
关于 Rao 的 U 检验可接受性的评论
  • DOI：
    10.22237/jmasm/1509495960
  • 发表时间：
    2017-12
  • 期刊：
    Journal of Modern Applied Statistical Methods
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Z. D. Bai;C. R. Rao;M. T. Tsai
  • 通讯作者：
    M. T. Tsai
A New Nonlinearity Test to Circumvent the Limitation of Volterra Expansion with Application
一种新的非线性测试，以规避 Volterra 展开的限制与应用
  • DOI：
    10.1016/j.jkss.2016.11.006
  • 发表时间：
    2017-09
  • 期刊：
    Journal of the Korean Statistical Society
  • 影响因子：
    0.6
  • 作者：
    惠永昌;Wing-Keung Wong;白志东;朱真真
  • 通讯作者：
    朱真真

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其他文献

The performance of commodity trading advisors: A mean-variance-ratio test approach
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    白志东;Phoon, Kok Fai;Wang, Keyan;Wong, Wing-Keung
  • 通讯作者：
    Wong, Wing-Keung
On asymptotic joint distributi
关于渐近联合分布
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    崔文泉;赵林城;白志东
  • 通讯作者：
    白志东
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Biometrika
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    郑术蓉;姜丹丹;白志东;何旭铭
  • 通讯作者：
    何旭铭

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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